中国媒介生物学及控制杂志 ›› 2020, Vol. 31 ›› Issue (1): 12-15.DOI: 10.11853/j.issn.1003.8280.2020.01.003
闫东, 刘冠纯, 候芝林, 康东梅, 杨顺林, 兰晓宇
YAN Dong, LIU Guan-chun, HOU Zhi-lin, KANG Dong-mei, YANG Shun-lin, LAN Xiao-yu
摘要: 目的 比较2种常用的生态位模型最大熵(Maxent)模型和规则集遗传算法(GARP)模型在动物间鼠疫疫情潜在风险区预测中的应用效果。方法 采用logistic回归筛选长爪沙鼠动物间疫情与气候环境相关危险因素,利用Maxent和GARP模型分别预测长爪沙鼠动物间疫情潜在分布。结果 经筛选有海拔、温度季节变化、最热月份最高温度、最干季平均温度、最冷季平均温度、年降水量、最湿季降水量、最热季降水量、2月平均降水量、5月平均降水量、8月平均降水量、9月平均降水量与长爪沙鼠动物间疫情有统计学意义(P<0.05)。Maxent模型的受试者工作特征(ROC)曲线训练集和测试集的受试者工作特征曲线下面积(AUC值)分别为0.989和0.987;GARP模型ROC曲线训练集和测试集的AUC值分别为0.961和0.958。Maxent模型预测结果中,在长爪沙鼠鼠疫疫源地内预测为有动物间疫情潜在风险的面积占该疫源地总面积的89.45%,预测为动物间疫情潜在中、高风险区在长爪沙鼠鼠疫疫源地内面积占其总面积的86.63%;GARP模型预测结果中,在长爪沙鼠鼠疫疫源地内预测为有潜在风险的面积占该疫源地总面积的96.43%;预测为动物间疫情潜在中、高风险区在长爪沙鼠鼠疫疫源地内的面积占其总面积的48.57%。结论 利用2种生态位模型预测长爪沙鼠动物间疫情潜在风险区均有较好的效果,结果准确可靠。Maxent模型预测结果更为准确,GARP模型预测范围更为广泛,可根据实际需求选择预测模型。
中图分类号: